simpo-loss-function
De la autor
Implement SimPO loss with length-normalized rewards and target margin.
Instalare
npx skills add cxcscmu/SkillLearnBench --skill simpo-loss-function -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/simpo-loss-function/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Descarcă .zip
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 83
Securitate100
Proveniență64
Întreținere100
Licență100
Adopție34
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- simpo-losscxcscmu/SkillLearnBenchImplement the SimPO (Simple Preference Optimization) loss function from the NeurIPS 2024 paper. Use this skill whenever implementing SimPO, preference optimization losses, or DPO variants that use length-normalized rewards and reward margins.Știință★ 91
- run2_simpo-losscxcscmu/SkillLearnBenchComplete implementation of the SimPO (NeurIPS 2024) loss function with all variants and edge cases - use when reproducing SimPO or implementing reference-free preference optimization.Altele★ 91
- evo-simpo-code-reproductionOpenLAIR/OpenSkillImplements the SimPO (Simple Preference Optimization) loss function and handles environment setup, execution, and result saving for code reproduction tasks.Inginerie★ 97
- dspy-simba-optimizerOmidZamani/dspy-skillsUse for SIMBA optimization, mini-batch introspective optimization, self-reflective rules, stochastic ascent, and numeric-metric optimization.Altele★ 124
- finmomembranedev/application-skillsFinmo integration. Manage Organizations. Use when the user wants to interact with Finmo data.Altele★ 270
- limit-based-strategyitseffi/agentic-osDevelop a limit-based product strategy with convergence milestones, acceleration levers, assumptions, and phased execution.Altele★ 117
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te